体育统计名词解释
体育统计
名词解释1、体育统计：体育统计是运用数理原理和方法对体育领域里各种随机现象规律性进行研究的一门基础应用学科，属方法论的学科范畴。
2、随机变量：由于变量受随机因素的影响呈随机变化，具有偶然的一面，也有规律性的一面，通过大量的实验或观或观察，这种规律性可以揭示出来，这种具有变化规律的变量称为随机变量。
3、随机现象：在相同条件下进行的试验或观察，其可能结果不止一个，事先无法确定，对于这类现象称之为随机现象。
4、总体：根据统计研究的具体研究目的而确定的同质对象的全体。
5、样本：根据需要与可能从总体中抽出可以推测总体的部分对象称为样本。
6、个体：总体中的每一观测对象称为个体。
7、指标：在实验观察中，用来指示或反映研究对象中某些特征的可被研究者或仪器感知的一种现象标志，称为指标。
8、概率：随机事件 A 的频率随试验次数 N 的变化而变化，当 N 充分大时，频率越来越接近一个常数 P，则 P 就是随机事件 A 的概率。
9、假设检验：根据样本所提供的信息对总体的分布及分布的参数作出一定可信程度的推断。
10、小概率事件：在统计学中，经检验常把发生在概率 0.05 以下的事件称之为小概率事件。
11、方差分析：简称 ANOVA，又称变异数分析，能够解决多个总体均值是否相等的检验问题，其主要功能在于分析实验数据中不同来源的变异对总体变异的贡献大小，从而确定实验中的自变量是否对因变量有重要影响12、随机事件：在一定的实验条件下，有可能发生也有可能不发生的事件称随机事件13、变量：随机现象的各种结果总是可以用一定的数量来表现，而且表现为实验结果数值的不确定性，因而称为变量14、参数：数字的整体特征15、间接收集：将他人测试或整理的资料进行积累，以备比较、对照分析所用，不是自己亲自调查的，是别人的数据，公开出版或报道的数据，如图书、期刊等16、抽样调查：从调查对象总体中，随机抽取一部分单位作为样本进行调查，由样本的调查结果来推断总体的数量特征的一种非全面调查17、集中位置量数：反映一群性质相同的观察值的平均水平或集中趋势的统计指标18、离散位置量数：描述一群性质相同的观察值的离散程度的统计指标19、相对数：也称相对指标，是两个有联系的指标的比率，它可以从数量上反映两个互相联系的事物之间的对比关系20、抽样误差：由抽样造成的样本均数与总体均数的偏差，称为均数的抽样误差21、中位数：将样本观察值按其数值大小排列起来，处于中间那个数值就是中位数22、权重：反映指标对某事物在评价中的重要程度的的系数23、动态数列：事物的某一统计指标随时间的变化而形成的数据序列 24 动态分析；用动态数列分析某指标随时间变化而发展的趋势、特征和规律称为动态分析2、样本统计量：由样本所获得的一些数量特征称为样本统计量3、随机事件：在一定的实验条件下，有可能发生也有可能不发生的事件为随机事件4、集中位置量数：反映一群性质相同的观察的平均水平或集中趋势的统计指标5、频数：是将数据资料按一定顺序分成若干组，并数出各组中所含有的数据。
体育统计学
体育统计所有加粗字体都就是重点内容1.进行统计学得目得就是研究大量事物,现象数量方面(包括数量多少,现象之间得数量关系,数量得分布特征以及质与量互变得数量界限等)得某些规律。
2.体育统计概念:体育统计就是运用数理统计得原理与方法对体育领域里各种随机现象规律性进行研究得一种基础应用学科,属方法论学科范畴。
3.统计从性质上瞧分为两类:描述性统计与推断类统计。
4.体育统计得基本过程:收集整理分析5.体育统计得研究对象主要就是体育领域里得各种可量化得随机现象,还包括非体育领域但对体育得发展有关得各种随机现象。
6.体育统计所研究得数量方面特征:运动性特征综合性特征客观性特征研究对象得特点:数量性总体性差异性7.体育统计在体育活动中得应用:○1就是体育科研活动得基础○2有助于训练工作得科学化○3能帮助研究者制定研究实际○4能帮助研究者有效地获取文献资料8.总体:根据统计研究目得而确定得同质研究对象得全体称为总体。
总体分为假象总体与现存总体;现存总体分为有限总体与无限总体样本:根据需要与可能从总体抽取得研究对象所形成得子集为样本。
样本分为随机样本与非随机样本9.随机事件得数量表现称为随机变量;反映总体得一些数量特征称为总体参数;有样本所获得得一些数量特征称为样本统计量。
10.概率得主要性质:○1概率P为非负值,因m≥n,故任何随机事件得概率P≥0;○2当M=N时,P(A)=1,事件A为必然事件;当M=N时,P(A)=0,则事件A为不可能发生得事件;○3若A B两事件互相排斥,则有:P(A)+P(B)=P(A+B)、11.收集资料可直接收集,也可间接收集;收集资料得基本要求:1、资料得准确性2、资料得齐同性 3、资料得随机性。
收集资料得方法:日常累积全面普查专题研究。
几种简单得随机抽样:简单随机抽样分层抽样整群抽样12.资料得审核1初审2逻辑检查3复核频数分布表制作步骤1、求极差或全距2、确定分组数3、确定组距与组限值4、列频数分布图频数分布可用直方图与多边形图表示。
体育统计概述
体育统计
描述统计
总体 数据
统计
量
推断统计
描 述
估计与 推断
总体内在的数量规律性
1. 体育统计设计
体育统计设计是根据体育统计任务和统计对 象的特点，对体育统计工作各个方面和各个环节 的通盘计划和安排。
如：统计指标和指标体系设计、统计分组和 分类设计、搜集统计资料的方法和步骤设计、统 计力量的组织和安排以及经费的运用。统计设计 的结果表现为各种设计方案，如指标体系、分类 目录、调查方案、整理方案，以及数据保管和统 计工作制度等。
体育统计以随机现象的统计数量规律性为研究对象。 体育统计学的研究目标是统计数量规律性,研究客体是 体育现象。
体育统计研究对象有下面两个共同的特点：
（1）数量性 体育统计总是与所研究体育随机现象的数量特征相联系，
主要是从数量方面进行定量研究，总结体育内在的数量规律 性。
（2）总体性 体育统计研究的目的并不仅仅是了解个别体育现象，而
1.3 体育统计的几个基本概念
1. 总体和样本
研究同质对象的全体称为总体(质即对象的属性)，从总体中抽 出用以推测总体的部分同质对象称为样本，总体中的每一观测对象 称为个体，样本中包含的个体数量称为样本含量。
2. 统计量和统计参数
由样本所得反映样本特征的统计指标，都称为统计 量。例如由样本所得集中趋势统计指标样本平均数，离 散程度统计指标样本标准差，都是统计量。
1.1.4 体育统计的产生与发展
１．体育统计的产生
统计学的产生经历了人类古代用于人口、土地、物产、贡赋和治国方略等的描述统计 阶段。
19世纪中期开始进入推测统计阶段。 在20世纪20、30年代，以徐英超为代表的老一辈体育教育工作者受统计学知识与方法 的强烈影响，开始尝试将统计学引入体育领域。
体育统计学复习资料
体育统计复习资料1、体育统计的概念：是运用数理统计的原理和方法对体育领域里各种随机现象规律进行研究的一门基础应用学科，属方法论学科范畴。
2、总体：根据统计研究的具体研究目的而确定的同质对象的全体。
3、样本：根据需要与可能从总体中抽出可以推测总体的部分对象称为样本。
4、个体：总体中的每一观测对象称为个体。
5、概率：随机事件A的频率随试验次数N N近一个常数P P就是随机事件A的概率。
6、小概率事件：0.05以下的事件称之为小概率事件。
7、体育统计的基本过程：统计材料的搜集—统计资料的整理—统计资料的分析。
8、体育统计的作用：（1）体育统计是体育教育科研活动的基础。
（2）体育统计有助于训练工作的科学化。
（3）体育统计能帮助研究者制定研究设计。
（4）体育统计能帮助研究者有效地获取文献资料。
9、收集统计资料的基本要求：资料的准确性、资料的齐同性、资料的随机性10、收集资料的方法：日常积累、全面普查、专题研究11、常用的抽样方法：简单随机抽样（抽签法和随机数表法）、分层抽样、整群抽样12、集中位置量数的种类：中位数、众数、几何平均数、算数平均数13、离中位置量数的种类：全距、绝对差、平均差、方差、标准差14、正太分布的概念：中间隆起，对称地向两边下降的曲线15、正态分布的特点：对称性、集中性、均匀性16、假设检验的基本思想：反证法思想17、假设检验的主要依据：小概率事件原理18、假设检验的步骤：（1）根据实际情况建立“原假设”H0（2）在检验假设的前提下，选择和计算统计量（3）根据实际情况确定显著水平a，一般取a=0.05或a=0.01，并根据a查出相应的临界值（4）判断结果19、判断结果：(1)P>0.05T<To.o5际情况确定显著水平@@=0.05或@=0.01@查出相应的临界值20、(1)P>0.05T<To.o5(2)0.01<P<=0.05To.o5<=T<To.o1(3)P<=0.01T>=To.o121、变异系数：是反映变量离散程度的统计指标，它是以样本标准差与平均数的百分比数来表示的没有单位，记作CV（变异系数越大，离散程度越大）22、标准差与标准误的区别：符号描述对象意义用途标准差S 各个体值反映个体值间的变异表示个体值间的波动大小，反映观察值的离散程度标准误S 样本均数反映均数的抽样误差表示样本均数在推断、估计时的可靠程度23、体育评价的对象：24、体育测量评价的意义：（1）有利于体育决策的科学化和正确性（2）推进学校体育管理工作的规范化和科学化（3）提高教师的评价能力，促进体育教学质量和科研水平的提高（4）强化学生评价的理念25、评价的功能：导向功能、监督检查功能、激励功能筛选择优功能、诊断改进功能26、测量的要素;待测属性或特征、法则、数字符号27、测量量表：名称量表、有序量表、等距量表、比例量表28、测量误差：E=X-T（E表示误差，X代表测量结果，T表示真值）29、影响客观性的因素：测试者水平测验的规范化、标准化程度测量的指标特征测量的尺度30、影响可靠性的因素：受试者个体差异及能力水平、重复测量时间间隔、受试者能力水平发挥31、影响有效性的因素：测量的可靠性、效标有效性、受试者总体特征、测量指标的数量32、“三性”之间的关系：客观性度量第一过程中的误差，即测试者误差。
体育统计学
体育统计学1.体育统计学:是运用数理统计的原理或方法队体育领域中的随机现象的规律性进行研究的一门基础性应用学科2.统计资料的搜集:根据研究设计的要求，获取有关资料的过程，这是基础环节3.统计资料的整理:指按照分析的要求对数据进行审核和分类的过程4.资料的分析:指按照研究目的对整理后数据进行统计学处理的过程。
5.总体:根据研究目的所确定的研究对象的全体6.个体:总体中的每一个研究对象7.样本:总体中的一部分个体组成的集合8.样本含量:样本内含有的个体数9.总体参数:反映着总体的一些数量特征10.随机实验:为了某种研究目的而进行的一次观察力测试或实验统称为一次试验，若试验结果在试验前不能确定？则称试验为随机试验11.简单随机抽样:在不对总体进行划分，排队情况下按随机原则抽取样本单位的方法。
12.特征数:能够描述原始数据的总体或样本分布特征的统计量13.集中位置数:反映一群性质相同的观察值的平均水平或集中趋势的统计指标14.中位数:是将由一组观察值按大小顺序排列，处于中间位置的那个数值15.众数:是样本观测值在频数分布表中频数最多的那一组的组中值16.几何平均数:是样本观测值的连乘积，并以样本观测值的总数为次数，开方求得17.算数平均数:简称均数，描述一组数据在数量上的平均水平。
18.离中位置量数:描述一群性质相同的观测值的离散程度的统计指标19.全距:两极差20.绝对差:所有样本观测值与平均数绝对差之和21.平均差:样本中所有观测值与平均数绝对差距的平均数22.方差:样本数据与它们平均数之差的平方和的平均数23.变异系数:用于观察指标单位不同或均数相差较大时24.平均数的合成计算:将多个样本均数合并成一个大样本的均数计算25.相对数:是两个有联系的指标的比率，它可以从数量上反映两个相互联系的事物之间的对比关系26.有名数:是由两个性质不同但又有联系的绝对数或平均数指标对计算所得的相对数27.无名数:可以根据不同的情况分别采用倍数，百分数或千分数等来表示28.结构相对数:是在分组基础上，以各个分组合计数值与总数值对比的相对数，可以反映某事物各部分在总体中所占的比重29.比较相对数:是指不同地区（部门，单位，事物）的同期，同类指标进行比较的相对数他可以反映被比较的事物的差异情况及不平衡程度30.强度相对数:是两个性质不同但有密切联系，又属于同一时期或时点的绝对数或平均数指标的对比，它表明事物相对的发展水平，也表明两个对比事物之间的实际比例关系。
体育统计学概念
体育统计学概念体育统计学是应用统计学原理和方法，对体育领域中的数据进行分析、解释和预测的一门学科。
它为体育科研、训练和决策提供了重要的参考依据。
以下是对体育统计学主要内容的简要介绍。
1.描述性统计描述性统计是体育统计学的基础，它通过对数据的概括和描述，使我们能够更好地理解数据。
描述性统计指标包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。
2.推论性统计推论性统计是从样本数据推断总体特征的方法。
在体育领域中，我们通常无法直接对总体进行全面调查，因此推论性统计就成为了一种重要的数据分析工具。
推论性统计方法包括参数估计和假设检验等。
3.变量的测量与分类变量的测量与分类是数据分析的前提。
在体育领域中，我们需要对各种变量进行测量和分类，例如运动员的技术水平、体能状态、比赛成绩等。
这些变量的测量和分类必须具有可靠性、有效性和可重复性。
4.数据分布特征数据分布特征是描述数据分布规律和特征的方法。
在体育统计学中，我们通常需要了解数据的分布特征，以便更好地选择合适的统计方法进行分析。
数据分布特征包括正态分布、偏态分布、分布的离散程度等。
5.置信区间与样本大小置信区间与样本大小是数据分析的重要概念。
在体育领域中，我们需要确定一个合适的置信区间和样本大小，以便对总体参数进行准确的估计和预测。
置信区间表示总体参数落在一定范围内的概率，而样本大小则表示样本的代表性程度。
6.假设检验假设检验是体育统计学中常用的方法，用于验证对总体参数的某种假设是否正确。
在体育科研和实践中，我们需要通过对样本数据的分析来检验某种假设或推论是否正确，进而做出科学决策。
7.方差分析方差分析是一种常见的实验设计方法，用于比较不同组之间的差异。
在体育科研和训练中，我们经常需要对不同组之间的差异进行分析，例如比较不同训练方法对运动员成绩的影响、分析不同营养补给对运动员表现的影响等。
方差分析可以对多组数据进行比较，判断各组之间的差异是否具有统计学意义。
8.相关与回归相关与回归是描述两个变量之间关系的方法。
体育统计学复习资料
体育统计学复习资料1、体育统计的概念：从性质上看，统计可分为两类，一类是描述性统计，另一类是推断性统计。
前者主要是对事物的某些特征及状态进行实际的数量描述，后者则是通过样本的数量特征以一定的方式估计和推断总体的特征。
2、体育统计学：是运用数理统计的原理和方法对体育领域里各种随机现象规律性进行研究的一门基础应用学科，属于方法论学科范畴。
3、体育统计工作的基本过程：1统计资料的收集2统计资料的整理3统计资料的处理4统计资料的分析和解释。
4、体育统计的研究对象：体育统计的研究对象除了体育领域里的各种可量化的随机现象之外，还包括非体育领域但对体育的发展有关的各种随机现象。
5、体育统计研究对象的特征：1运动性特征2综合性特征3客观性特征。
6、总体：根据统计研究的具体研究目的而确定的同质对象的全体称为总体7、样本：根据需要与可能从总体中抽取的部分研究对象所形成的子集为样本。
可分为随机样本和非随机样本两种形式。
8、抽样：从总体中，按照某种方法，抽取一部分个体，作为样本的方式称为抽样。
9、一定的实验条件下，有可能发生也有可能不发生的事件称为随机事件。
10、随机变量：在统计研究中随机事件需由数值来表示，我们把随机事件的数量表现称为随机变量11、总体参数：反映总体的一些数量特征称为总体参数12、样本统计量：由样本所获得的一些数量特征称为样本统计量13、统计概率：随机事件A的频率（Wa）随实验次数（N）的变化而变化。
当N充分大的时候，频率（Wa）越来越趋近一个常数，就称为随舰事件A的概率。
1、收集资料可直接和间接的收集2、收集资料的基本要求：1资料的准确性2资料的齐同性3资料的随机性3、收集资料的方法：日常积累、全面普查、专题研究4、常见的抽样方法：1简单随机抽样2分层抽样3整群抽样（分层抽样：先将总体中的个体根据某些特征属性，将其分为若干类型（层次），然后从每一类型中采用适当地方法按一定的比例随机抽取适当个体组成样本。
体育统计完成
体育统计一、名词解释：1、体育统计学：用数理统计学的原理及其方法对体育领域和非体育领域但对体育的发展有关的各种随机现象的规律性进行研究的一门应用学科。
2、总体：把需要研究的的同质对象的全体成为总体。
组成走总体的每一个对象称为个体；从总体中抽取用以推断总体的部分个体称为样本；样本中所包含的个体数量称为样本含量。
3、随机事件：在一定试验条件下，可能发生液肯能不发生的事件4、体育测量：依照一定的法则，对体育领域中事物的属性或特征赋予数量的过程。
评价是对所获得的信息进行加工处理，通过科学分析进而作出价值判断，且赋予被测量事物或现象某种意义。
5、指距：两上肢向左右做水平伸展时两侧中指尖点间的直线距离。
6、手足间距：人直立时手臂尽量上举，中指间至足底平面的垂直距离。
7、体型：人体在某个阶段由于受遗传性体质、营养、坏境或疾病等因素的影响而形成的身体外形特征。
8、身体素质：人体在运动过程中所表现出的力量、速度、耐力、柔韧、灵敏、协调及平衡等机能能力的总称。
是人体各器官系统的机能在肌肉工作中的综合反映。
9、生活方式：人们常受一定的民族、文化、社会、经济、风俗、规范特别是家庭因素影响而形成的一系列生活习惯、生活制度和生活意识的反映。
二、填空题1、测量误差：与测量目的无关的变应产生效应，所引起的观测值与真值之间的差异。
包括系统误差、随机误差、过失误差、抽样误差2、身体形态内容：体格测量、体型测量、身体成分测量、身体姿势的测量。
3、身高：指人体直立时支撑面至头顶点之间的垂直距离。
测量方法：“三点一线”：足跟、骶骨和两肩胛间与立柱相接触；耳眼水平。
4、上肢长：手臂下垂时肩峰点至中指间点之间的直线距离。
5、真正下肢长：股骨大转子点至地面的垂直距离。
6、体型分类依据包括：人体脂肪、肌肉、骨骼发育发达的程度。
7、根据来自胚胎的组织成分所占的比例可分为内胚叶型、中胚叶型、外胚叶型。
8、身体成分测量主要采用：简便易行的皮褶厚度法；有效性和可靠性较高的水下称重法、还有生物电阻抗法。
《体育统计学》名词解释
名词解释:1.样本：根据需要与可能从总体中抽取的部分研究对象所形成的子集。
2.样本统计量：由样本所获得的一些数量特征。
3.离中位置量数：描述一群性质相同的观察值的离散程度的统计指标。
（常见类型：全距、绝对差、平均差、方差和标准差）4.相对数：也称相对指标，是两个有联系的指标的比率，它可以从数量上反映两个互相联系的事物（或现象）之间的对比关系。
5.动态分析：用动态数列分析某指标随时间变化而发展的趋势、特征和规律。
6.动态数列：事物的某一统计指标随时间变化而形成的数据序列。
7.随机事件:在一定的实验条件下，有可能发生也有可能不发生的事件为随机事件。
8.抽样误差：抽出的样本统计量之间或样本统计量与总体参数间的偏差，主要是由于个体间的差异所造成的。
9.回归分析：由回归方程对两变量或多变量的数量关系进行分析。
它有两方面的功能:预测功能和控制功能。
简答题：1.体育统计研究对象：除了体育研究领域里的各种可量化的随机现象之外，还包括非体育领域但对体育的发展有关的各种随机现象。
2.在体育活动中的作用：是体育教育科研活动的基础；有助于训练工作的科学化；能帮助研究者制定研究设计；能帮助研究者有效地获取文献资料。
3.方差分析适用的条件：a.来自每个总体的样本都是随机样本，b.不同总体的样本是相互独立的，c.每个样本都取自正态总体，d.每个总体的方差都相等，4.平均数加减3个标注差处理可疑数据的依据，碰到可以数据怎么处理？P40 X+3S法是一种以事物出现的概率作为判据的方法。
根据正态分布的规定，可以证明，｛X-3S,X+3S｝区间中所占数目可占所有原始数据的99.74.也就是说，在1000个数据里平均只有2个多（不到3个）数据在上述区间之外。
由于在上述区间外的数据很少，所以在随机抽样时要抽到这类数据的机会非常小。
因此，在实际申核数据时，遇到｛X-3S,X+3S｝区间外的数据，一般作为可疑数据处理。
5.假设检验的基本步骤：1.根据实际情况建立“原假设”Ho.2.在检验假设的前提下，选择和计算统计量。
体育统计学的有关名词解释
体育统计学的有关名词解释在现代体育竞技中，统计数据的应用日益重要。
体育统计学是一门专门研究运动员、团队和比赛数据的学科。
通过收集、分析和解释这些数据，体育统计学有助于提高运动的效率、战术和训练方法。
下面将介绍一些与体育统计学密切相关的名词，以便我们更好地理解体育领域的数据分析。
1.数据采集数据采集是统计学中最基本的环节。
在体育统计学中，数据采集包括记录运动员的比赛成绩、技术动作、时间、速度等。
这些数据可以通过手工记录、计分器、计时器和传感器等设备来获得。
为了确保准确性和可靠性，数据采集必须在比赛或训练过程中严格进行。
2.得分统计得分统计是体育比赛中最常见的统计数据之一。
它记录每个队伍或运动员在比赛中所得分数。
得分统计在不同的体育项目中有所差异，可以是运动员击中球门的次数、得分次数、时间、距离等。
得分统计对于评估个人或团队的进攻和防守能力至关重要。
3.胜率胜率是衡量运动员、团队或国家在比赛中取得胜利的能力的指标。
它通常以百分比的形式表示，并通过比赛胜利的次数除以总比赛次数计算得出。
胜率是评估运动员表现的一个重要指标，它不仅考虑到比赛中的得分情况，还考虑到比赛的胜负。
4.击中率击中率是指运动员在比赛中成功执行某项动作的比例。
在棒球中，击中率表示击球员击中球的次数与其打击机会总数的比例。
在篮球中，击中率通常指得分球员投篮命中的次数与其投篮次数的比例。
通过计算击中率，我们可以了解运动员的准确性和技术水平。
5.效率指标效率指标是用于评估运动员在比赛中的综合表现的指标。
它可以包括得分、助攻、篮板、盖帽等各项数据。
常见的效率指标有篮球中的效率值（PER）和足球中的评分（Rating）。
效率指标可以帮助教练和分析师评估运动员的整体表现，制定相应的训练和策略。
6.数据可视化数据可视化是将统计数据以图表、图像或其他视觉呈现形式展示出来的过程。
通过数据可视化，我们可以更直观地理解和分析体育统计数据。
常见的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一、名词解释
体育统计:是运用数理统计的理论方法,对体育领域里各种随机现象的规律进行研究的一门基础应用学科.
1.随机现象：在同一实验条件下，多次进行同一实验，所得结果不一定完全相同，往往存在差异，而且在实验前不能确切预言将要出现的结果，这样的现象称为随机现象。
2.随机事件：随机实验的每一可能结果（在相同实验条件下，有可能出现和不可能出现的结果）称为随机事件。
3.随机变量：随实验结果而变的变量（随机事件的数量表现）称为随机变量。
4.概率：表示事件发生可能性大小的数值。
5.古典概率：在实验中全部等可能的独立的基本结果有n 个，其中有m 个属于事件A ，则在实验中称事件A 出现的概率等于m 与n 的比，其公式为P(A)＝
n
m ，此时事件A 出现的概率称为古典概率。
6.统计概率：在同一实验条件下，重复进行n 次实验，事件A 出现m 次，则称m 与n 的比为事件A 在n 次实验中的频率；当n 很大时，频率逐渐稳定在某常数P 附近摆动，该常数称为事件A 发生的统计概率。
表达式为P （A ）=
n
m 。
7.总体：根据一定的研究目的而选择的同质对象的全体称为总体。
8.个体：构成总体的每一基本单位称为个体。
9.样本：根据需要与可能从总体中抽取的部分个体称为样本。
10.样本含量：样本中所包含的基本单位称为样本含量。
11.大样本：n ≥45的样本称为大样本。
12.小样本：n<45的样本称为小样本。
13.平均数：对于一组数据x （I=1，2，3………n ），把n
x
x n
i i
∑==
1
称为本组数据的算术平均数，简称平均数。
14.算术平均数：对于一组数据x （I=1，2，3………n ），把n
x
x n
i i
∑==
1
称为本组数据的算术平均数。
15. （样本）标准差：对于一组数据x （I=1，2，3………n ），把
x
表示本组数据的平均数，则
1
)(1
2
--=
∑=n x x
S n
i i
i 称为本组数据的标准差。
16.变异系数：对于一组数据x （i=1，2，3………n ），x 表示本组数据的平均数，S 表示本组数据的标准差，则
CV=
%100⨯x
S
称为本组数据的变异系数。
17.误差：数据的测量值与真实值之间的差异。
18.抽样误差：样本特征数与总体相应特征数间的误差。
19.系统误差：是由对象本身条件，或者仪器不准，场地器材出现故障，训练方法、手段不同造成的，可以使测试
结果成倾向性的偏大或偏小。
20.过失误差：在试验过程中，由人为错误造成的误差。
21.随机误差：在同一实验条件下，多次进行测试时，绝对值和符号时大时小、时正时负，没有确定规律，具有抵偿性的误差。
29.随机变异：指的是在相同条件下，由于各种随机因素的影响，使得数据之间存在的差异
12随机现象:在一定观测或实验条件下,对同一研究对象进行观测或实验.其结果既无法预言又不能确定的现象
22.小概率：P＜0.l的概率称为小概率。
23.小概率事件：A表示事件，若P（A）＜0.1，则称事件A为小概率事件。
24.实际推断原理：是假设检验的主要依据，它认为小概率事件在一次实验中不会发生。
25.回归方程：利用回归分析方法建立起来的方程式。
26.线性相关系数：是表示两个变量（X和Y）之间线性关系的密切程度和相关方向的统计指标。
27.单因素方差分析：对单因素试验结果进行方差分析的方法称为单因素方差分析。
28.条件变异：指的是由条件不同所引起的差异。
10，变异系数：也是反映变量离散程度的统计指标，它是以样本标准差与平均数的百分数来表示的，没有单位，记作CV CV=C/X
14普查：指对研究总体中所有个体进行全部的测试和观察
11，定基比：在动态数列中，以某一时间的指标值作为基数，然后将各时期的指标数值与之相比。
因基数是固定的，故
称定基比
12，环比：在动态数列中，将各个时期的指标数值与前一时期的指标数值相比，由于比较的基数不是固定的，各时期都
是以前期为基数，按数列的顺序用后期的数据比前期的数据，这种依次更迭的对比恰如连环，故称环比，又称环比相对
数
457相对数:是两个有联系的指标和比率,它可以从数量上反映两个互相联系的事物或现象之间的对比关系.。